AI Benchmark
8.9 143
v6.0.2 by Ignatov Andrey
AI Benchmarkの詳細
Ignatov Andreyからリリースされた『AI Benchmark』はツールアプリだ。apkfab.com/jpから『AI Benchmark』のファイルサイズ(APKサイズ)：1.41 GB、スクリーンショット、詳細情報などを確認できる。apkfab.com/jpではIgnatov Andreyより配信したアプリを簡単に検索して見つけることができる。『AI Benchmark』に似ているアプリや類似アプリは162個を見つける。現在、AI Benchmark appのダウンロードも基本プレイも無料だ。『AI Benchmark』のAndroid要件はAndroid 5.0+なので、ご注意ください。APKFabあるいはGooglePlayから『AI Benchmark apk』の最新バージョンを高速、安全にダウンロードできる。APKFab.com/jpでは全てのAPK/XAPKファイルがオリジナルなものなので、高速、安全にダウンロードできる。
ニューラル画像生成、顔認識、画像分類、質問応答...
あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。
現在の携帯電話ランキング: http://ai-benchmark.com/ranking
AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。
合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。
セクション 1. 分類、MobileNet-V3
セクション 2. 分類、インセプション V3
セクション 3. 顔認識、Swin Transformer
セクション 4. 分類、EfficientNet-B4
セクション 5. 分類、MobileViT-V2
セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3
セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8
セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer
セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+
セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+
セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化
セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN
セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN
セクション 15. 画像超解像度、SRGAN
セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net
セクション 17. 深度推定、MV3-Depth
セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1
セクション19/20。画像強調、DPED
セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP
セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル
セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR
セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR
セクション 26. 質問応答、MobileBERT
セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2
セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2
セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5
セクション 30. メモリ制限、ResNet
それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。
テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。
注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。
あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。
現在の携帯電話ランキング: http://ai-benchmark.com/ranking
AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。
合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。
セクション 1. 分類、MobileNet-V3
セクション 2. 分類、インセプション V3
セクション 3. 顔認識、Swin Transformer
セクション 4. 分類、EfficientNet-B4
セクション 5. 分類、MobileViT-V2
セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3
セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8
セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer
セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+
セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+
セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化
セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN
セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN
セクション 15. 画像超解像度、SRGAN
セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net
セクション 17. 深度推定、MV3-Depth
セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1
セクション19/20。画像強調、DPED
セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP
セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル
セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR
セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR
セクション 26. 質問応答、MobileBERT
セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2
セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2
セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5
セクション 30. メモリ制限、ResNet
それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。
テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。
注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。
AI Benchmark 6.0.2 アップデート
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
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AI Benchmark 特徴
バージョン履歴
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Variant
Arch
Version
DPI
49
2025年03月19日
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 7ea86a86aa018ed350bb359d338892c05ac0bea6
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 1.41 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
49
2025年03月20日
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 4f90a22352f730b7a2107078130add4f4b225412
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xhdpi, config.zh
Size: 1.34 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
49
2025年03月27日
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 9227ff08f762a223ba345772671e08098538e066
Base APK: org.benchmark.demo.apk
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Size: 1.41 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
49
2025年03月27日
AI Benchmark
6.0.2
(49)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 9feaeb81a2a7285db5026dc7fcd5b10e57b45d89
Base APK: org.benchmark.demo.apk
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Size: 1.41 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 198e153e93f20ab2408c4eaee954a44209879624
Size: 1.41 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
Variant
Arch
Version
DPI
47
2024年09月26日
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 3219a8a291728f921c73ab021bea246aefa61eb8
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 1.39 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
2024年09月26日
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 3497ae284fb50888ae3f6fb2bc30c13aad1da77e
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.arm64_v8a, config.en, config.fr, config.mdpi
Size: 1.39 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
2024年09月26日
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 4b20dff1bc9639546889d4730e496d7f2fb7f47d
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 1.39 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
47
2024年09月26日
AI Benchmark
6.0.0
(47)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 8e8e1f9d1fedd058e3f0bbc676178c06de180ff8
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xhdpi, config.zh
Size: 1.34 GB
What's New:
1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
Variant
Arch
Version
DPI
40
2024年03月06日
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 6a648cc39344d73cae597505ea039ec32d776a15
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xhdpi, config.zh
Size: 778.85 MB
What's New:
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
40
2024年03月06日
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: arm64-v8a
Screen DPI: nodpi
SHA1: cadf1d58fa3693a0d58b886b96f6e17f277f2290
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.arm64_v8a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 778.86 MB
What's New:
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
arm64-v8a
Android 5.0+
nodpi
40
2024年03月06日
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 8500f1060c091b6e98330c2c263e53092431524d
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xxhdpi, config.zh
Size: 739.11 MB
What's New:
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
40
2024年03月07日
AI Benchmark
5.1.2
(40)
Requires Android: Android 5.0+
Architecture: armeabi-v7a
Screen DPI: nodpi
SHA1: 3d1fc857f1f3cb46c0cf6e3aa721f459c64bb19d
Base APK: org.benchmark.demo.apk
Split APKs: ai_benchmark_assets, config.ar, config.armeabi_v7a, config.de, config.en, config.es, config.fr, config.hi, config.in, config.it, config.ja, config.ko, config.my, config.pt, config.ru, config.th, config.tr, config.vi, config.xhdpi, config.zh
Size: 739.09 MB
What's New:
1. Updated Qualcomm QNN and MediaTek Neuron delegates.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
2. Enhanced stability and accuracy of the power consumption test.
3. Various bug fixes and performance improvements.
armeabi-v7a
Android 5.0+
nodpi
追加情報
パケージ名:
更新日:
2025-03-27
最新バージョン:
6.0.2
バージョンアップ申請:
で手に入れよう:
Android要件:
Android 5.0+
報告:
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